ラベル化・とは？初心者にも分かる基礎解説ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

ラベル化とは？基本のしくみと身近な例

ラベル化とは、物事に識別子をつけて分類する作業のことです。日常生活にも多くの例があります。

データの世界では、AI や機械学習の学習データを作るために、画像や文章に正しい説明を付けます。ラベルとは、対象が何を表しているかを示す「名前」を指します。

例えば写真（関連記事：写真ACを三ヵ月やったリアルな感想【写真を投稿するだけで簡単副収入】）に写っている物体を「犬」「猫」「車」などとラベルづけすること、メールを「受信」や「迷惑」などと分類すること、ニュース記事を「スポーツ」「科学」などのカテゴリで分けることが挙げられます。これらはすべてわかりやすく整理するための作業です。

データのラベル化にはいくつかの種類があります。手作業で行う方法と自動で行う方法、そしてクラウドソーシングによる作業があります。手作業は正確さを高めやすい一方、時間と労力がかかります。自動ラベル化は速いですが正確さはデータや設定次第で変わります。クラウドソーシングは大きなデータを短時間でラベル化できますが、統一感を保つにはルールづくりが重要です。

なぜラベル化が重要かというと、AI や検索エンジン、レコメンデーションの品質を左右するからです。不適切なラベルは誤った結論を生み、検索結果が見つかりにくくなります。したがって 一貫性を保つこと、品質管理の体制を整えることが大切です。

身近な練習として、日常の情報を自分でラベル化して整理してみましょう。たとえば写真のアルバムを作るときに、写真ごとに「誕生日」「旅行」「ペット」などのカテゴリをつける練習をすると、整理のコツがつかめます。

以下の表では、ラベル化の主要な種類と特徴をまとめています。ポイントだけを覚えるとよいでしょう。

ラベルの種類	説明
データラベル	学習データに対して正しい意味を付与する作業。AI の学習に直結します。
タグ付け	情報を短いキーワードで結びつけ、検索性を高める方法。
カテゴリ分類	大きな枠組みに分ける作業。例: ニュースをスポーツ・科学などに分ける。
メタデータラベル	データの追加情報をつける。作成日、著者、場所など。